AI 大模型实战高手课
独行
前阿里巴巴高级技术专家,国内某大型互联网公司首席技术官
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13|深入理解Seq2Seq:让我们看看语言翻译是怎么来的

你好,我是独行。
上节课我们一起学习了 Word2Vec,Word2Vec 的主要能力是把词汇放在多维的空间里,相似的词汇会被放在邻近的位置。这节课我们将进入 Seq2Seq 的领域,了解这种更为复杂且功能强大的模型,它不仅能理解词汇,还能把这些词汇串联成完整的句子。

Seq2Seq

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence),顾名思义是从一个序列到另一个序列的转换。它不仅仅能理解单词之间的关系,而且还能把整个句子的意思打包,并解压成另一种形式的表达。如果说 Word2Vec 是让我们的机器学会了理解词汇的话,那 Seq2Seq 则是教会了机器如何理解句子并进行相应地转化。
在这个过程中,我们会遇到两个核心的角色:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器的任务是理解和压缩信息,就像是把一封长信函整理成一个精简的摘要;而解码器则需要将这个摘要展开,翻译成另一种语言或形式的完整信息。这个过程有一定的挑战,比如如何确保信息在这次转换中不丢失精髓,而是以新的面貌精准地呈现出来,这就是我们接下来要探索的内容之一。

基本概念

Seq2Seq 也是一种神经网络架构,模型的核心由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。你可以看一下这个架构的示意图。
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  • 总结

1. Seq2Seq是一种神经网络架构,由编码器和解码器组成,用于从一个序列到另一个序列的转换,能够处理不同长度的输入序列,并且记住序列中的长期依赖关系。 2. 注意力机制(Attention Mechanism)使解码器能够在生成每个输出元素时“关注”输入序列中的不同部分,从而提高模型处理长序列和捕捉复杂依赖关系的能力。 3. 模型训练的复杂性较高,需要从头开始训练一个Seq2Seq模型,与Word2Vec的训练有所不同。 4. 在模型训练过程中,需要使用数据加载器对数据进行批次处理,并检查是否有可用的GPU,如果没有则使用CPU进行训练。 5. 编码器的任务是读取并理解输入序列,然后将其转换为一个固定长度的上下文向量,而解码器的任务是接收编码器生成的上下文向量,并基于这个向量生成目标序列。 6. 模型验证是推理过程,与训练过程相似,但模型会记住参数,直接根据这些参数计算下一个词的概率。 7. 训练轮数对模型训练非常关键,不能太少,也不能太多。 8. Seq2Seq缺点包括使用固定上下文长度、训练和推理通常需要逐步处理输入和输出序列,以及参数量较少,面对复杂场景可能受限。 9. 下一节课将介绍Transformer,作为Seq2Seq的终极大boss,是学习基础概念的延伸。 10. 模型的参数是在训练过程中学习到的权重和偏置,用于在推理过程中进行概率预测。

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